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Element selection for functional materials discovery by integrated machine learning of elemental contributions to properties

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npj Computational Materials 2023年第1期9卷 639-648页

作者： Andrij Vasylenko Dmytro Antypov Vladimir V.Gusev Michael W.Gaultois matthew S.Dyer matthew j.rosseinsky Department of Chemistry University of LiverpoolCrown StreetLiverpool L697ZDUnited Kingdom Department of Computer Science University of LiverpoolAshton StreetLiverpool L693BXUnited Kingdom

The unique nature of constituent chemical elements gives rise to fundamental differences in *** materials based on their phase fields,defined as sets of constituent elements,before specific differences emerge due to composition and structure can reduce combinatorial complexity and accelerate screening,exploiting the distinction from composition-level *** and evaluation of novelty of materials classes align with the experimental challenge of identifying new areas of *** address this,we present PhaseSelect,an end-to-end machine learning model that combines representation,classification,regression and novelty ranking of phase *** leverages elemental characteristics derived from computational and experimental materials data and employs attention mechanisms to reflect the individual element contributions when evaluating functional performance of phase *** demonstrate this approach for high-temperature superconductivity,high-temperature magnetism,and targeted bandgap energy applications,showcasing its versatility and potential for accelerating materials exploration.

关键词： materials phase elements

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A database of experimentally measured lithium solid electrolyte conductivities evaluated with machine learning

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npj Computational Materials 2023年第1期9卷 2265-2278页

作者： Cameron j.Hargreaves Michael W.Gaultois Luke M.Daniels Emma j.Watts Vitaliy A.Kurlin Michael Moran Yun Dang Rhun Morris Alexandra Morscher Kate Thompson matthew A.Wright Beluvalli-Eshwarappa Prasad Frédéric Blanc Chris M.Collins Catriona A.Crawford Benjamin B.Duff jae Evans jacinthe Gamon Guopeng Han Bernhard T.Leube Hongjun Niu Arnaud j.Perez Aris Robinson Oliver Rogan Paul M.Sharp Elvis Shoko Manel Sonni William j.Thomas Andrij Vasylenko Lu Wang matthew j.rosseinsky matthew S.Dyer Department of Chemistry University of LiverpoolLiverpool L697ZDUK Leverhulme Research Centre for Functional Materials Design Materials Innovation FactoryUniversity of LiverpoolLiverpool L73NYUK Department of Computer Science University of LiverpoolLiverpool L693BXUK Stephenson Institute for Renewable Energy University of LiverpoolLiverpool L697ZFUK

The application of machine learning models to predict material properties is determined by the availability of high-quality *** present an expert-curated dataset of lithium ion conductors and associated lithium ion conductivities measured by *** *** dataset has 820 entries collected from 214 sources;entries contain a chemical composition,an expert-assigned structural label,and ionic conductivity at a specific temperature(from 5 to 873°C).There are 403 unique chemical compositions with an associated ionic conductivity near room temperature(15–35°C).The materials contained in this dataset are placed in the context of compounds reported in the Inorganic Crystal Structure Database with unsupervised machine learning and the Element Movers *** dataset is used to train a CrabNet-based classifier to estimate whether a chemical composition has high or low ionic *** classifier is a practical tool to aid experimentalists in prioritizing candidates for further investigation as lithium ion conductors.

关键词： spectroscopy lithium classifier

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含有四面体结构单元的氧离子导体

含有四面体结构单元的氧离子导体

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第十二届固态化学与无机合成学术会议

作者：匡小军 matthew j.rosseinsky Ivana R.Evans 中山大学化学与化学工程学院 Department of Chemistry The University of LiverpoolLiverpoolL69 7ZDUK Department of Chemistry Durham UniversityScience SiteDurham DH1 3LEUK

固态氧化物燃料电池的发展趋势是降低其工作温度到500℃左右,这需要高氧离子导电率的电解质材料。传统的氧离子导体主要基于氧空位导电,比如掺杂的萤石型ZrO和CeO和钙钛矿型LaGaO镓酸盐:这些材料的结构具有高对称性,且含有6配位或8配位... 详细信息

固态氧化物燃料电池的发展趋势是降低其工作温度到500℃左右,这需要高氧离子导电率的电解质材料。传统的氧离子导体主要基于氧空位导电,比如掺杂的萤石型ZrO和CeO和钙钛矿型LaGaO镓酸盐:这些材料的结构具有高对称性,且含有6配位或8配位的多面体。目前新型的含有四面体单元的氧离子导体正逐渐受到重视,比如磷灰石型La(Si/GeO)O-1.5x)硅酸盐和锗酸盐,β-SnWO型的LaMoO钼酸盐以及黄

关键词：氧离子导体黄长石结构萤石型结构固态氧化物燃料电池

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